通过添加图像通道更改形状
是指在图像处理中，通过增加或减少图像的通道数来改变图像的形状。图像通道是指图像中的颜色通道，常见的有红色通道、绿色通道和蓝色通道。
改变图像的形状可以通过以下两种方式实现：
- 增加通道数：通过在原始图像的基础上添加额外的通道来改变图像的形状。例如，将原始的RGB图像增加一个透明度通道（Alpha通道），可以实现图像的透明效果。增加通道数可以扩展图像的表达能力，使其能够呈现更多的信息。
- 减少通道数：通过将原始图像的某些通道去除，从而改变图像的形状。例如，将RGB图像转换为灰度图像，即只保留亮度通道，可以实现图像的黑白效果。减少通道数可以简化图像的表示，减少存储和处理的复杂性。
改变图像的形状可以应用于多个领域，包括计算机视觉、图像处理、图像识别等。具体应用场景包括但不限于：
- 图像编辑软件：通过增加或减少通道数，用户可以对图像进行各种形状的调整和变换，如改变颜色、增加透明度、转换为黑白等。
- 图像识别和分类：在图像识别任务中，通过改变图像的形状可以提取更多的特征信息，从而提高图像识别的准确性和鲁棒性。
- 虚拟现实和增强现实：在虚拟现实和增强现实应用中，通过改变图像的形状可以实现更加逼真和沉浸式的视觉效果。
腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云图像处理（Image Processing）：提供了丰富的图像处理功能，包括图像格式转换、图像裁剪、图像缩放、图像旋转等。详情请参考：腾讯云图像处理产品介绍
- 腾讯云人脸识别（Face Recognition）：提供了人脸检测、人脸比对、人脸搜索等功能，可广泛应用于人脸识别、人脸验证等场景。详情请参考：腾讯云人脸识别产品介绍
- 腾讯云智能图像（Intelligent Image）：提供了图像标签、图像内容审核、图像鉴黄等功能，可用于内容审核、图像搜索等场景。详情请参考：腾讯云智能图像产品介绍
通过使用腾讯云的图像处理产品和服务，开发者可以方便地实现图像的形状改变和各种图像处理任务，提高开发效率和用户体验。
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我使用此命令将打开的cv映像从RGB转换为灰度：
img = cv2.cvtColor(np.float32(img), cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Grayscale image
在此命令之前打印形状将返回以下内容：
(64, 128, 3)
在灰度函数之后：
(64, 128)
然而，应该是这样的：
(64, 128, 1)
有人能解释一下这里是怎么回事吗?我怎样才能把我的图像转换成一种合适的格式？因为如果我把这个图像传递给Tensorflow，它会给我一个错误，因为输入形状错误。Tensorflow期望图像具有以下格式(宽度、高度、通道)。通道的rgb为3，灰度为1。然
浏览 3提问于2022-03-28得票数 1
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由于下面的错误，我试图添加通道
ValueError:无法将输入数组从形状(48,48)广播到形状(48,48,1)
代码：
img = cv2.imread(f,0)
resized = cv2.resize(img, (48,48), interpolation = cv2.INTER_AREA)
print(resized.shape)
(48, 48)
但是我需要一个像(48,48,1)这样的频道图像。
我怎么才能解决这个问题？
浏览 1提问于2018-03-12得票数 5
我探索了数据集的图像：和我发现大多数图像张量都有形状( 64，64，3)，即高度和宽度分别为64和64的图像，以及红色、绿色和蓝色的三个通道。但是数据集中的一些图像张量具有形状(64，64)。
这是否表示没有频道呢？这怎么可能呢？
编辑-我下载了这个张量形状的图像(64，64)：
编辑-它有可能有一个渠道的其他颜色空间，如实验室？(这里b指从蓝色到黄色的颜色)。
浏览 0提问于2020-07-08得票数 0
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我正在使用read_image来读取图像。
from torchvision.io import read_image
image = read_image("/content/train/000001-11.jpg")
现在，当我试图找到图像的形状时，我得到(4, 460, 513)作为图像形状。
但是，当我使用opencv读取图像时，我得到了(460, 513, 3)作为图像形状。
img=cv2.imread("/content/train/000001-11.jpg")
有人能解释一下为什么会发生这种事吗？为什么有4个频道而不是3个频道？
我试着打印前一
浏览 0提问于2021-08-11得票数 0
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我正在编写一个神经网络(CNN)，在那里我提供图像作为网络的输入。我想将图像隐藏到灰度中，以将图像的深度从3降到1。
我使用OpenCV函数进行转换，如下所示。
X = []
for name in cars:
img = cv2.imread(name,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
X.append(img)
for name in non_cars:
img = cv2.imread(name,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
X.append(img)
已经创建了X，它保存了我的数据用于培训目的。
每幅图像是64乘6
浏览 0提问于2018-04-12得票数 0
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我使用pyshearlab包去噪image.The函数，期望图像形状相等，执行去噪，对于一些图像，去噪是可以的，但是有些图像会产生这样的错误。ValueError:操作数不能与形状(400,400,3) (400,400)一起广播。所以我用img.size打印了图像的形状，它给出了(400,400,3)
我的问题是，是否有可能从图像中消除第三个参数。谁来帮帮我。
我用它来进行图像去噪，transformations.There是许多用于在matlab.Is中进行图像转换的工具包，在python中可以使用任何软件包来进行轮廓去噪、曲线去噪、带去噪等等。
浏览 1提问于2018-02-12得票数 0
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我很难理解2D Conv计算是如何在4D输入上完成的。基本上，这就是情况，我有一个图像的高度，宽度，通道= 128,128,103。我希望这103个通道中的每个通道都被单独处理，就像我将它们逐个输入到网络中一样。下面这行行得通吗？
import tensorflow.keras
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
model1 = tensorflow.keras.models.Sequential()
model1.add(Conv2D(1, kernel_size=(3,3), input_shape = (128, 128,103,1),
浏览 3提问于2021-09-06得票数 0
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我目前正在设计一定数量的CNN，以从图像中提取特征。
这些图像是平面图，每个图像的形状都是(276，x,3)。这里是列的数目，这也是应该创建的特征向量的长度。
因此cnn必须以某种方式使用一个内核，它必须有276行和1列宽，但是在keras中是否有可能制作一个2d核并执行一维卷积。最重要的因素是一维卷积和2d核的形状，因为它被用来改变光谱图中某些条目的重要性。
浏览 0提问于2017-03-09得票数 1
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首先:我想要创建一个PNG图像，并在里面画一个形状。
第二:将第一个PNG与另一个图像(例如jpg图像)重叠，问题是:当我创建第一个带有内部形状的PNG时(背景是不透明的，并且是黑暗的)，因此在第二个图像上会出现黑色重叠。
我怎么才能修好它？
我不太重视图像功能，所以我遇到了麻烦。
注释：，我需要创建第一个透明的，然后在第二个图像上重叠它。我不想直接在第二张图像上创建形状。
与代码：
<?php
define('EXAMPLE_TMP_SERVERPATH', '');
define('EXAMPLE_TMP_URLRELPATH
浏览 3提问于2013-10-11得票数 0
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我对一个项目有了一个想法，但随着它的发展，我遇到了困难。本质上，我想使用JavaScript来分析图像(任何图像)，获取特定的颜色并将其映射到HTML5画布上作为路径。所有的分析图像将是不同颜色的基本形状。这就是我希望它做的一个例子。
这个例子是我希望脚本在传递紫色十六进制引用时所做的。传递给它，蓝色的一个会改变画布的输出，只显示2个蓝色的形状。有没有人对不使用插件就能实现有什么想法？画布输出将在某个时候被操纵，因此每个形状都需要有自己的独立路径(因为它们并不总是4边形状)。
浏览 1提问于2016-05-12得票数 7
我有一个在透明背景上黑色形状的PNG图像。我需要一个白色的形状，而不是一个坚实的黑色背景。
我怎样才能用Imagemagick实现这一点呢？
图像示例：
我有一个：
我想要这个：
浏览 1提问于2017-09-23得票数 2
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图像整形问题:三维图像
、、、、
我有一个长度和宽度都是7x5的图像，但图像形状显然是(7,5,3)。 当我将图像大小调整为28 x 28时，形状变为(28，28，3)。我需要be (1，28，28)的形状，但我不知道怎么做。 image = cv2.imread(importedImage)
image = cv2.resize(image, (28, 28))
image = img_to_array(image)
image = np.array(image, dtype="float32")/ 255.0
print(image)
q = loaded_model.predict(np.arra
浏览 8提问于2019-05-02得票数 0
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我在Python中工作，我有一个图像数组，它的形状是100,3,200,1200。该数组的格式为Number_of_images x通道x高x宽。我想沿着宽度方向将图像分割成6张200x200的图像，并将其添加为不同的通道。最终，我希望得到一个形状为100,18,200,200的数组。 我尝试过使用重塑功能，但它不能像预期的那样工作。我尝试了以下几种方法： np.reshape([100,18,200,200]) 当我绘制每个图像时，我注意到它没有按照我想要的方式裁剪图像。
浏览 7提问于2019-05-15得票数 2
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假设我们有两个YUV422格式的图像，并假设值为0x10的第二个图像Y字段是透明的，并合并到第一个图像中，并覆盖Cb和Cr。
这种合并的产物导致了实心形状的丑陋的边界(分割的像素线效果)。有没有一种方法可以在边框上产生一个值的组合，这样过渡就会很顺利？
浏览 4提问于2011-07-09得票数 1
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我想在pytorch中制作一个CNN模型，可以输入不同大小的图像。我正在尝试使用2d卷积层，它采用4D输入形状(pytorch的Conv2d期望它的2D输入实际上有4维)。然而，我不确定如何设置输入层，以便将所有可变大小的图像调整为固定数量的特征映射，以传递到剩余的层。例如，彩色图像的输入形状为4、3、32、32，其对应于批次大小、通道数(RGB)、宽度和高度。如果图像是灰度的，那么它将有4，1，32，32，这将在形状不是图层预期的时候产生错误。
错误消息是"RuntimeError:给定groups=1，权重为6，3，5，5，期望input4，1，32，32有3个通道，但得到1个通道
浏览 1提问于2021-01-22得票数 0
我有一个这样的图像： ? 图像是透明的。我想要应用一个红色的叠加只是在字母的标志。我有使用cv2.addWeight(...)的经验，但我总是使用cv2.rectangle(...)来解决这个问题。有没有办法在图像的形状上添加一个红色的覆盖？
浏览 56提问于2020-12-30得票数 1
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我有一个图像分割任务，其中输入图像形状为(140，85，95，4)，输出标签形状为(140，85，95)。以下是我的模型：
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose, Input, Rescaling
num_classes = 4
my_model = tf.keras.Sequential([
Input(shape = (85, 95, 4), name = 'image'),
Rescaling(scale = 1./255),
Conv2D(filters = 64, kernel_s
浏览 0提问于2021-12-23得票数 0
我试图用OpenCV改变假眼镜图像的透视图，但是透明的部分和不透明度消失了。由此产生的图像没有透明度。我想改变透视图，以便在另一个图像上盖章结果图像。
我能用OpenCV做这个吗？
#!/usr/bin/python
import numpy as np
import cv2
glasses = cv2.imread('fake_glasses.png')
RES_SIZE = (500,640)
pts1 = np.float32([[ 0, 0], [599, 0],
[ 0,208], [599,208]])
pts2
浏览 3提问于2017-02-10得票数 0
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1回答
(1300,730) (433,320) (428,320) (428,320) (108,108) (416,301) (42，42) (307,307) (34，34) (1253,1880) (260,194) (428,320) (436,322) (1253,1880) (428,320) (285,236) (1253,1880) (259,194)如果我有上述尺寸的图像，我如何将它们调整为100 img大小。我试过使用tf.image.resize，但它需要3D或4D的图像张量。我如何调整它们的大小。
浏览 10提问于2021-02-04得票数 0
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可能有一个相当简单的解决方案(不需要循环)，我正在寻找可能的最快方法：
如果相同形状的掩模图像堆栈中的一个通道中的值超过某个阈值t，则将形状(10,2160,4096，3)的图像堆栈中的rgb图像的所有通道设置为nan。
for i in range(np.shape(stack)[0]):
stack[mask[i,:,:,:] > t] = np.nan
这显然还做不到这项工作，因为它只会将同一通道中的值设置为nan。有关于如何做到这一点的帮助吗？如何尽可能快地做到这一点(也许我甚至不需要遍历堆栈中的图像？)谢谢和干杯！
浏览 3提问于2018-01-24得票数 0
1回答
我已经为单个对象检测任务在自定义数据集上训练了一个移动的SSD V2模型，并将其转换为tflite。当我使用解释器加载.tflite模型进行测试，并使用：input_details = model.get_input_details()获取输入详细信息时，它将输出
[{'name': 'normalized_input_image_tensor',
'index': 272,
'shape': array([ 1, 300, 300, 3], dtype=int32),
'dtype': numpy.uint
浏览 2提问于2019-12-26得票数 0
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1回答
我是deep_learning的初学者，我的毕业论文是关于语义切分的。不过，我在使用库“分段-模型”( ValueError )时收到了一个。
我的部分代码如下所示，我的错误发生在validation_data=(x_val，y_val)
import tensorflow as tf
import segmentation_models as sm
import glob
import cv2
import os
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
model = sm.Unet(BACKBONE, encod
浏览 4提问于2022-11-07得票数 0
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在python中，我使用style_image = imageio.imread('image.jpg')读取图像，然后打印图像print(np.shape(style_image))的形状，我发现大小是(216, 154, 4)，为什么它是4而不是3，因为应该只有3种颜色。
浏览 226提问于2019-02-06得票数 0
我在Keras上运行'Alexnet‘的代码(Theano后端)：
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=sgd,
metrics=['accuracy'])#, AUCEpoch,PrecisionEpoch,RecallEpoch,F1Epoch])
print(X_train.shape)
print(model.summary())
debug result:
(268, 3, 227, 227)
________
浏览 0提问于2018-03-08得票数 2
我刚开始深造。我觉得自己太蠢了，因为有一天我问了很多问题。
我正在通过glob加载图像，我遇到了一个问题。
我计划将图像加载到numpy，我希望它的形状:宽度*高度*图像云(只有一个形状)，但它不是。我想要128*128*242，结果是128,128，3(我不知道3是从哪里来的)。
我认为，问题之一是，我需要加载整个图像，但每次我将数据更新到新图像，而不是计算计数。
我正在学习“深度学习”，以使“深入学习”，我真的很想自己做，请帮助。
数据示例：
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[25
浏览 2提问于2020-01-15得票数 0
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我在图像上有六边形的精灵，在屏幕截图的图像后面，但是这里的问题是我的图像形状方形，但是我想要修复六边形。
那我该怎么做？请给我任何建议
没有图像的帧：
带图像的帧：
浏览 2提问于2019-06-27得票数 0
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1回答
我使用了Keras和Tensorflow，认为Input(shape=(1280,224,1)将接受灰度图像、图像、、Width=1280和Height=224的张量，这就是我在ResNet中使用的所有预先训练过的模型使用的ImagedataGeneratorflow_from_directory(target_size=(1280,224))。
它在中以宽度和高度的形式表示为：
input_shape:可选的形状元组，只能在include_top为False时指定(否则输入形状必须是(224, 224, 3) (带有channels_last数据格式)或(3, 224, 224) (带有c
浏览 0提问于2021-02-17得票数 0
我有一个形状为(120,470，4)的图像，我想将其调整为另一个大小，例如(100,400，4)。我尝试通过使用cv2.resize函数来实现，如下所示
reshaped_image = cv2.resize(image, (100, 400))
并将reshaped_image粘贴到更大的透明图像中，但问题是reshaped_image的形状是(100,400，3)而不是(100,400，4)。
是不是我做错了什么，否则cv2.resize函数会丢失透明度信息？最后，我很高兴知道你的解决方案。(如果可能，使用简单的示例)
问候
浏览 0提问于2016-05-30得票数 4
1回答
我有两个图像，一个游戏板和一个相同的游戏板，所有可能的玩家位置都处于按下状态。当玩家移动到棋盘上的某个位置时，我将棋盘图像放在按下的棋盘图像上，并在按下的图像上使用context.drawImage()进行切片，以通过切片显示按下的位置。然而，我的游戏板包含的位置不是矩形的，而是不同的形状。
有没有可能用html 5 canvas从图像中剪切出一个非矩形的形状来显示底层图像？
我发现可以在形状上使用clip()，但在图像上找不到类似的选项。
浏览 0提问于2011-01-23得票数 2
2回答
我使用scipy.misc.imread来加载我的图像，对于我的keras模型，我必须将形状从(3, 224, 224)更改为(224, 224, 3)。我一直在使用numpy.reshape来解决这个问题，但我不确定它是否真的有效。
所以我试着绘制出最终的图像，matplotlib.pyplot.imshow对新的形状不起作用。
有任何方法来绘制结果的图像吗？
浏览 1提问于2016-11-26得票数 0
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如何用一个热编码的基因组序列数据设计一个二维-CNN模型？
我有近5万条固定长度的基因组序列。我试图为一个2类分类问题建立一个2D-CNN模型.首先，我用一个热编码来转换序列。因此，每个样本(序列)成为一个4 x 200矩阵。从这里，我假设从许多mnist例子中可以得到Github，我可以把这个矩阵当作任何其他的图像矩阵。因此，我编写的代码类似于mnist示例中给出的代码。这是我的密码
X_train = sample_matrices[0:N1]
X_valid = sample_matrices[N1:N2]
X_test = sample_matrices[N2:num_sample]
浏览 1提问于2019-08-02得票数 0
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2回答
我有数据集的彩色图像的形式为ndarray ( 100，20，20，3)和100个相应的标签。当将它们作为输入传递给完全连接的神经网络(而不是CNN)时，我应该如何处理RGB的3个值？平均而言，他们可能会丢失一些信息，但如果不对其进行操作，我的主要问题是批处理大小，如下所示，将在“火把”中演示。
for epoch in range(n_epochs):
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
# because of rgb values, now images is 3 times the length
浏览 0提问于2019-09-17得票数 2
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1回答
我有一个numpy数组，其形状是(7703,7703,9)
我想导出这个数组到7700行x7703列与9个分离的波段geoTiff图像使用gdal。
def CreateGeoTiff(outRaster, data, geo_transform, projection):
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
rows, cols, no_bands = data.shape
DataSet = driver.Create(outRaster, cols, rows, no_bands, gdal.GDT_Byt
浏览 2提问于2018-08-07得票数 0
我正在从事人类活动识别的工作，其中我使用的是双流网络。对于时间流(光流作为输入)，我从头开始训练我的模型，这需要大量的资源和时间。我决定在Keras应用程序中使用预训练模型来使用迁移学习，但keras应用程序中的每个模型都使用3通道输入形状，其中光流是1通道图像。有人能指导我如何使用预训练模型来拟合使用光流图像作为输入的时间流模型吗？
浏览 51提问于2021-06-24得票数 0
我正在通过RawPy读取大小为3120x4208的DNG图像。
dng = rawpy.imread("TestImages/IMG_20200108_161323.dng")
调试时，我看到dng有一个名为color_matrix的字段--一个3x4形状的numpy数组，如下所示：
[[ 0.24399559 0.57969594 0.1763085 0. ]
[-0.00469256 0.96858126 0.03611127 0. ]
[-0.00366105 -0.06751718 1.0711782 0.
浏览 0提问于2020-03-25得票数 2
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3回答
我正在构建一个UNET模型。我被困在一件事上，如果我们必须将两个图像作为输入传递给UNET，我们可以通过连接它们来完成它，就像下面的代码一样
inputs = []
for _ in range(num_inputs):
inputs.append(Input((self.input_height, self.input_width, self.input_features)))
x = concatenate(inputs)
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
但是，
浏览 5提问于2021-02-06得票数 5
1回答
我对下面的问题不确定，我在互联网上发现的一切似乎都是模糊的。
考虑一下CNN：
model = Sequential()
# 1st conv layer
model.add(Conv2D(10, (4,4), actiavtion="relu", input_shape=(28,28,1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2)))
# 2nd conv layer
model.add(Conv2D(20, (4,4), actiavtion="relu"))
model.add(MaxP
浏览 0提问于2020-05-10得票数 1
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UNET预测
、、
我使用unet进行图像分割，我的问题是下面的代码意味着什么？
test_img_norm=test_img[:,:,0][:,:,None]
和
prediction_other = (model.predict(test_img_other_input)[0,:,:,0] > 0.2).astype(np.uint8)
浏览 2提问于2022-01-18得票数 0
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图像中的CGPath
、、、、
我需要创建基于图像的掩码(任何可能的形状)。我需要：
创建以CGPath作为适当掩码的CALayer Call UIView.layer setMask: layer as
因此，主要的问题是如何设置基于黑白图像的CGPath？或者是否可以将掩码直接从图像中放置？
谢谢!
掩码的示例图像：
浏览 5提问于2011-12-08得票数 0
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我有26个PNG文件，每个文件都有一个字母表的图像。它们都被完全裁剪成字母形状，结果是当我将它们插入到图像中时，带尾巴的字母都“坐在线上”。
每个字母都是黑色的，背景透明。由于字母形状的不同，每个PNG具有不同的尺寸
我想我可以根据源文件的不同添加一个不同大小的透明边框来修复这个问题，以使所有字母的数据都是通用的，这样'a‘的底部就会有一些透明的空间。
我已经对每个字母的计算进行了编码，但我有两个问题：
1)甚至在应用操作之前，我似乎不能在OpenCV中读入文件并将其写入新的未更改的文件。图像中的透明度将替换为黑色。
2)虽然我可以添加一个彩色边框，但我似乎不能添加一个透明边框。
原图
浏览 3提问于2018-07-16得票数 1
1回答
我已经在论坛上得到了一些很好的建议，如何使用imagefilter IMG_FILTER_COLORIZE获得着色功能。
问题是它不能像我想要的那样工作，下面的链接最好地说明了它：
我有一个透明的png，里面有某种形状。我想：
transparencySave 更改形状的颜色，就像Photoshop层设置/着色将保留为另一个PNG文件一样
这是我的代码：
$im = imagecreatefrompng('image.png');
imagealphablending($im, false);
if($im && imagefilter($im, IMG_FI
浏览 3提问于2011-09-10得票数 2
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我用下面的代码来彩色显示一张照片。我们试图在图像中定位橙色的圆圈。有没有办法消除第二张照片中显示的背景噪声？调整颜色范围，有些可能有帮助，但它永远不足以完全消除背景噪音。我也考虑过在图像中定位圆形形状，但我不确定如何做到这一点。任何帮助都会是惊人的！
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
Lower_bound = np.array([0, 80, 165]) # COLORS NEEDED
Upper_bound = np.array([75, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, Lower_bound
浏览 9提问于2022-05-10得票数 1
我一直在尝试使用tensorlayer.prepro.threading_data，但是对于不同的输入，我得到了不同的返回类型。有时它返回一个ndarray，有时它返回一个列表。文档没有指定不同返回类型的原因。
有人能解释一下这件事吗？
答:造成这个问题的原因似乎是列表中有不同形状的物品。在这种情况下，PNG图像具有3和4通道。从所有PNG图像中删除alpha通道(第四个通道)为我解决了这个问题。
浏览 2提问于2018-05-26得票数 1
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奇怪的错误。我使用的是彩色图像，一切都正常。现在，为了节省时间和加快处理速度，我决定只处理一维的灰度图像(在它是4维之前)。代码与以前非常相同，只是有一些变化。但是现在我得到了一个错误，说形状不一样。有什么帮助吗？
X，Y= image_preloader(dataset_file，image_shape=(704,800)，mode=“文件”，categoriacal_labels=True，normalize=True，files_extension="jpeg"，gray_scale=True)
网络= input_data(shape=None，704,800，1)
V
浏览 3提问于2017-09-18得票数 0
我是TensorFlow和机器学习的新手。我正在尝试提取图像的特征。我成功地提取了1张图像的特征，但我无法提取images[]。下面是脚本： #read image
def readfile(pathdir):
paths = glob.glob(pathdir + "*.png")
img_data_list=[]
imgs = [cv2.imread(file,cv2.IMREAD_COLOR) for file in paths]
for img in imgs:
img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
浏览 21提问于2019-01-19得票数 0
2回答
如何呈现形状/多边形形式的图像？
、、、、
嘿，我现在正在使用SFML，在完成教程之后，我仍然不知道如何给一个形状一个纹理或图像，而不仅仅是一个坚实的颜色/轮廓。
我知道的唯一一件事，可以采取的图像是一个精灵，但这是简单的方式，因为它只允许你渲染矩形图像的矩形方式！
把图像呈现到形状上的技术是什么？，如果你们中的一些人能够提供一些资源或特定于SFML的东西，那就太棒了！
浏览 2提问于2011-07-09得票数 2
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我在python中工作，我有一个由形状(4,386,258)表示的图像，我想用形状(3,386,258)来表示它。有没有办法做到这一点？我不知道如何组合这些信息才能得到正确的地图
浏览 0提问于2021-04-02得票数 1
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我有一个预先训练的Keras模型，我需要使用它来分类一幅512 x 512的图像，它最初是灰度格式的。Keras模型的输入应该是形状(None，512,512，1)。
。
我执行了以下代码：
model=load_model('model.h5')
img = Image.open('img.jpg')
img_array = np.array (img)
img_array = img_array/255
model.predict (img_array)
但是，我得到以下错误
检查输入时错误:期望input_1有4个维，但得到了形状为(512,512)的数
浏览 2提问于2020-08-05得票数 0
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我试图加载一个灰度图像数据集(时尚-mnist)到MobileNet模型，以预测手写数字，但根据教程，只有RGB图像可以加载到模型。当我尝试提供时尚-mnist样本时，它会给出以下错误：
检查输入时出错:期望keras_layer_13_input具有形状(224,224，3)，但得到形状为(224,224，1)的数组
如何解决这个问题？
浏览 0提问于2019-08-05得票数 4
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我刚刚开始打开cv，我正在尝试理解我从imread函数得到的输出。代码如下：
img = cv2.imread('...')
图像宽度x高度为3744X2104
但是在我定义的img变量中，我有一个形状为(2104,3744，3)的多维数组。
我想知道这个形状在图像方面是什么意思。
当我迭代img时，每一项都有一个形状(3744，3)，有2104个这样的值。我想知道的是，为什么我们有3x3744的值，2104次。我期望得到一个我提到的宽x高的矩阵。
浏览 3提问于2013-10-05得票数 0
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